Maternal Nicotine Exposure Leads to Augmented Expression of the Antioxidant Adipose Tissue Triglyceride Lipase Long-Term in the White Adipose of Female Rat Offspring
Notice bibliographique
Résumé
Globally, approximately 10%-25% of women smoke during pregnancy. Since nicotine is highly addictive, women may use nicotine-containing products like nicotine replacement therapies for smoking cessation, but the long-term consequences of early life exposure to nicotine remain poorly defined. Our laboratory has previously demonstrated that maternal nicotine exposed (MNE) rat offspring exhibit hypertriglyceridemia due to increased hepatic de novo lipogenesis. Hypertriglyceridemia may also be attributed to impaired white adipose tissue (WAT) lipid storage; however, the effects of MNE on WAT are not completely understood. We hypothesize that nicotine-induced alterations in adipose function (eg, lipid storage) underlie dyslipidemia in MNE adults. Female 6-month-old rats exposed to nicotine during gestation and lactation exhibited significantly decreased visceral adipocyte cell area by 40%, attributed, in part, to a 3-fold increase in adipose triglyceride lipase (ATGL) protein expression compared with vehicle. Given ATGL has antioxidant properties and in utero nicotine exposure promotes oxidative stress in various tissues, we next investigated if there was evidence of increased oxidative stress in MNE WAT. At both 3 weeks and 6 months, MNE offspring expressed 37%-48% higher protein levels of superoxide dismutase-1 and -2 in WAT. Since oxidative stress can induce inflammation, we examined the inflammatory profile of WAT and found increased expression of cytokines (interleukin-1β, tumor necrosis factor α, and interleukin-6) by 44%-61% at 6 months. Collectively, this suggests that the expression of WAT ATGL may be induced to counter MNE-induced oxidative stress and inflammation. However, higher levels of ATGL would further promote lipolysis in WAT, culminating in impaired lipid storage and long-term dyslipidemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».